Содержание

  • 1  Загрузим данные и изучим общую информацию.
  • 2  Предобработка данных, продолжаем изучать данные
  • 3  Анализ данных
  • 4  Детализируем исследование: открытие кофейни
  • 5  Общий вывод

Рынок заведений общественного питания Москвы¶

Инвесторы решили попробовать себя в новой области и открыть заведение общественного питания в Москве.
Для начала они просят подготовить исследование рынка Москвы, найти интересные особенности и презентовать полученные результаты, которые в будущем помогут в выборе подходящего инвесторам места.
Нам доступен датасет с заведениями общественного питания Москвы, составленный на основе данных сервисов Яндекс Карты и Яндекс Бизнес на лето 2022 года. Информация, размещённая в сервисе Яндекс Бизнес, могла быть добавлена пользователями или найдена в общедоступных источниках. Она носит исключительно справочный характер.

In [1]:
!pip3 install -U kaleido

Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable
Requirement already satisfied: kaleido in c:\users\алексей\appdata\roaming\python\python39\site-packages (0.2.1)

[notice] A new release of pip available: 22.3.1 -> 23.0.1
[notice] To update, run: python.exe -m pip install --upgrade pip
In [2]:
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt
import plotly.express as px
from folium import Map, Marker, Choropleth
import folium
from folium.plugins import MarkerCluster
import json
sns.set_style("darkgrid")
In [3]:
pd.set_option('display.max_colwidth', None)

Загрузим данные и изучим общую информацию.¶

In [4]:
df = pd.read_csv('csv/moscow_places.csv')
df.head()
Out[4]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
0 WoWфли кафе Москва, улица Дыбенко, 7/1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.878494 37.478860 5.0 NaN NaN NaN NaN 0 NaN
1 Четыре комнаты ресторан Москва, улица Дыбенко, 36, корп. 1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.875801 37.484479 4.5 выше среднего Средний счёт:1500–1600 ₽ 1550.0 NaN 0 4.0
2 Хазри кафе Москва, Клязьминская улица, 15 Северный административный округ пн-чт 11:00–02:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00–02:00 55.889146 37.525901 4.6 средние Средний счёт:от 1000 ₽ 1000.0 NaN 0 45.0
3 Dormouse Coffee Shop кофейня Москва, улица Маршала Федоренко, 12 Северный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.881608 37.488860 5.0 NaN Цена чашки капучино:155–185 ₽ NaN 170.0 0 NaN
4 Иль Марко пиццерия Москва, Правобережная улица, 1Б Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.881166 37.449357 5.0 средние Средний счёт:400–600 ₽ 500.0 NaN 1 148.0
In [5]:
##df.to_csv('logs_exp.csv', index=False)

Описание данных

name — название заведения;
address — адрес заведения;
category — категория заведения, например «кафе», «пиццерия» или «кофейня»;
hours — информация о днях и часах работы;
lat — широта географической точки, в которой находится заведение;
lng — долгота географической точки, в которой находится заведение;
rating — рейтинг заведения по оценкам пользователей в Яндекс Картах (высшая оценка — 5.0);
price — категория цен в заведении, например «средние», «ниже среднего», «выше среднего» и так далее;
avg_bill — строка, которая хранит среднюю стоимость заказа в виде диапазона, например:

  • «Средний счёт: 1000–1500 ₽»;
  • «Цена чашки капучино: 130–220 ₽»;
  • «Цена бокала пива: 400–600 ₽».
    и так далее;

middle_avg_bill — число с оценкой среднего чека, которое указано только для значений из столбца avg_bill, начинающихся с подстроки «Средний счёт»:

  • Если в строке указан ценовой диапазон из двух значений, в столбец войдёт медиана этих двух значений.
  • Если в строке указано одно число — цена без диапазона, то в столбец войдёт это число.
  • Если значения нет или оно не начинается с подстроки «Средний счёт», то в столбец ничего не войдёт.

middle_coffee_cup — число с оценкой одной чашки капучино, которое указано только для значений из столбца avg_bill, начинающихся с подстроки «Цена одной чашки капучино»:

  • Если в строке указан ценовой диапазон из двух значений, в столбец войдёт медиана этих двух значений.
  • Если в строке указано одно число — цена без диапазона, то в столбец войдёт это число.
  • Если значения нет или оно не начинается с подстроки «Цена одной чашки капучино», то в столбец ничего не войдёт.

chain — число, выраженное 0 или 1, которое показывает, является ли заведение сетевым (для маленьких сетей могут встречаться ошибки):

  • 0 — заведение не является сетевым
  • 1 — заведение является сетевым

district — административный округ, в котором находится заведение, например Центральный административный округ;
seats — количество посадочных мест.

In [6]:
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 8406 entries, 0 to 8405
Data columns (total 14 columns):
 #   Column             Non-Null Count  Dtype  
---  ------             --------------  -----  
 0   name               8406 non-null   object 
 1   category           8406 non-null   object 
 2   address            8406 non-null   object 
 3   district           8406 non-null   object 
 4   hours              7870 non-null   object 
 5   lat                8406 non-null   float64
 6   lng                8406 non-null   float64
 7   rating             8406 non-null   float64
 8   price              3315 non-null   object 
 9   avg_bill           3816 non-null   object 
 10  middle_avg_bill    3149 non-null   float64
 11  middle_coffee_cup  535 non-null    float64
 12  chain              8406 non-null   int64  
 13  seats              4795 non-null   float64
dtypes: float64(6), int64(1), object(7)
memory usage: 919.5+ KB
In [7]:
(df.isna().agg(['sum', 'mean'])
    .style.set_caption('Количество пропусков')
    .set_table_styles([{'selector': 'caption', 
                     'props': [('color', 'black'), ('font-size', '15px')]
                     }]))
Out[7]:
Количество пропусков
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
sum 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 536.000000 0.000000 0.000000 0.000000 5091.000000 4590.000000 5257.000000 7871.000000 0.000000 3611.000000
mean 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.063764 0.000000 0.000000 0.000000 0.605639 0.546039 0.625387 0.936355 0.000000 0.429574
In [8]:
print('Количество уникальных значений в каждой колонке:')
for index in df.columns:
    row = df[index].nunique()
    print(f'Уникальный значений {index}: {row}')

Количество уникальных значений в каждой колонке:
Уникальный значений name: 5614
Уникальный значений category: 8
Уникальный значений address: 5753
Уникальный значений district: 9
Уникальный значений hours: 1307
Уникальный значений lat: 8209
Уникальный значений lng: 8258
Уникальный значений rating: 41
Уникальный значений price: 4
Уникальный значений avg_bill: 897
Уникальный значений middle_avg_bill: 230
Уникальный значений middle_coffee_cup: 96
Уникальный значений chain: 2
Уникальный значений seats: 229

Посомтрим какие категорий заведений у нас есть

In [9]:
df['category'].value_counts(normalize=True, ascending=False).to_frame().style.background_gradient(
    cmap='Blues').set_precision(3)
Out[9]:
category
кафе 0.283
ресторан 0.243
кофейня 0.168
бар,паб 0.091
пиццерия 0.075
быстрое питание 0.072
столовая 0.037
булочная 0.030

Большего всего в Москве кафе, далее идут рестораны и кофейни, меньше всего булочных.
Посмотрим в каких ценовых категориях представлены заведения

In [10]:
df['price'].value_counts(normalize=True, ascending=False)\
    .to_frame().style.background_gradient(cmap='Blues').set_precision(3)
Out[10]:
price
средние 0.639
выше среднего 0.170
высокие 0.144
низкие 0.047
In [11]:
df['price'].value_counts(normalize=True, ascending=False, dropna=False)\
    .to_frame().style.background_gradient(cmap='Blues').set_precision(3)
Out[11]:
price
nan 0.606
средние 0.252
выше среднего 0.067
высокие 0.057
низкие 0.019

У 60% нет данных о прайсе.
В каких административных округах расположены заведения

In [12]:
df['district'].value_counts(normalize=True, ascending=False)\
    .to_frame().style.background_gradient(cmap='Blues').set_precision(3)
Out[12]:
district
Центральный административный округ 0.267
Северный административный округ 0.107
Южный административный округ 0.106
Северо-Восточный административный округ 0.106
Западный административный округ 0.101
Восточный административный округ 0.095
Юго-Восточный административный округ 0.085
Юго-Западный административный округ 0.084
Северо-Западный административный округ 0.049
In [13]:
t = df['district'].value_counts(normalize=True, ascending=False)

plt.figure(figsize=(15,5))
ax = sns.barplot(x=t.index, y=t.values,  palette='Paired')
ax.set_xlabel('Округ',fontsize=12)
ax.set_ylabel('% ', fontsize=12)
ax.set_title('Распределение заведений по округам в %', fontsize=15)
plt.xticks(rotation = 25)
plt.show()

В центральный административный округе в два с половиной раза больше заведений чем в других.
Меньше всего в Северо-Западный административный округ на его долю приходится 5%

Посомтрим долю сетевых заведений

In [14]:
df['chain'].value_counts(normalize=True, ascending=False)
Out[14]:
0    0.618725
1    0.381275
Name: chain, dtype: float64

60% заведений не являются сетевыми

In [15]:
(df[['rating', 'middle_avg_bill', 'middle_coffee_cup', 'seats']].describe()
     .style.set_caption('Сводная статистика')
    .set_table_styles([{'selector': 'caption', 
                     'props': [('color', 'black'), ('font-size', '15px')]
                     }]))
Out[15]:
Сводная статистика
rating middle_avg_bill middle_coffee_cup seats
count 8406.000000 3149.000000 535.000000 4795.000000
mean 4.229895 958.053668 174.721495 108.421689
std 0.470348 1009.732845 88.951103 122.833396
min 1.000000 0.000000 60.000000 0.000000
25% 4.100000 375.000000 124.500000 40.000000
50% 4.300000 750.000000 169.000000 75.000000
75% 4.400000 1250.000000 225.000000 140.000000
max 5.000000 35000.000000 1568.000000 1288.000000

Если с рейтингом все понятно, бывает от 1 до 5, то по остальным столбцам очень большой размах

Вывод:
У нас есть датафрейм с 14 колонками и 8406 строками.
5201 уникальных заведений и 3205 сетевых.
Прилично пропусков в столбах касающихся прайса меню и количестве посадочных мест. Пропуски возможно связаны с тем, что владельцы не указали информацию в сервисе Яндекс Бизнес или Яндекс картах. Позже подумаем, что с ними делать, но скорее всего оставим как есть.
У 60% заведений не указана цена, из оставшихся 40% около 64 процентов это заведения средней ценовой категории, порядка 30% приходится на выше среднего и высокие и только 5% дешевых .
40 процентов приходится на сетевые заведения

Предобработка данных, продолжаем изучать данные¶

Проверим на дубликаты

In [16]:
df.duplicated().sum()
Out[16]:
0

Явных дубликатов нет, посмотрим по адресу и названию,
Сначала приведем все к нижнему регистру, удалим пробелы в начале и конце, Ё заменим на Е .

In [17]:
df['name'].nunique()
Out[17]:
5614
In [18]:
df['name'] = df['name'].str.lower()
df['name'] = df['name'].str.strip()
df['name'] = df['name'].str.replace('ё', 'е')
In [19]:
df['name'].nunique()
Out[19]:
5506
In [20]:
df['address'].nunique()
Out[20]:
5753
In [21]:
df['address'] = df['address'].str.lower()
df['address'] = df['address'].str.strip()
df['address'] = df['address'].str.replace('ё', 'е')
In [22]:
df['address'].nunique()
Out[22]:
5752
In [23]:
df[df[['name', 'address']].duplicated(keep=False)]
Out[23]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
189 кафе кафе москва, парк ангарские пруды Северный административный округ ежедневно, 09:00–23:00 55.880327 37.530786 3.2 NaN NaN NaN NaN 0 NaN
215 кафе кафе москва, парк ангарские пруды Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.881438 37.531848 3.2 NaN NaN NaN NaN 0 NaN
1430 more poke ресторан москва, волоколамское шоссе, 11, стр. 2 Северный административный округ ежедневно, 09:00–21:00 55.806307 37.497566 4.2 NaN NaN NaN NaN 0 188.0
1511 more poke ресторан москва, волоколамское шоссе, 11, стр. 2 Северный административный округ пн-чт 09:00–18:00; пт,сб 09:00–21:00; вс 09:00–18:00 55.806307 37.497566 4.2 NaN NaN NaN NaN 1 188.0
2211 раковарня клешни и хвосты ресторан москва, проспект мира, 118 Северо-Восточный административный округ ежедневно, 12:00–00:00 55.810553 37.638161 4.4 NaN NaN NaN NaN 0 150.0
2420 раковарня клешни и хвосты бар,паб москва, проспект мира, 118 Северо-Восточный административный округ пн-чт 12:00–00:00; пт,сб 12:00–01:00; вс 12:00–00:00 55.810677 37.638379 4.4 NaN NaN NaN NaN 1 150.0
3091 хлеб да выпечка булочная москва, ярцевская улица, 19 Западный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.738886 37.411648 4.1 NaN NaN NaN NaN 1 276.0
3109 хлеб да выпечка кафе москва, ярцевская улица, 19 Западный административный округ NaN 55.738449 37.410937 4.1 NaN NaN NaN NaN 0 276.0

Есть 4 заведения у которых совпадает название и адрес, но дубликатом тут можно считать только more poke .
Оставим обе записи, сильно картину они не изменят. Пробежимся глазами вдруг есть опечатки в названии заведения.

In [24]:
df['name'].value_counts().iloc[:10]
Out[24]:
кафе                189
шоколадница         120
домино'с пицца       77
додо пицца           74
one price coffee     72
яндекс лавка         69
cofix                65
prime                50
хинкальная           44
шаурма               43
Name: name, dtype: int64
In [25]:
df['name'].value_counts(ascending=True).iloc[:15]
Out[25]:
алекс                               1
чудокофф                            1
гелена                              1
жаркое                              1
мама, я в тбилиси                   1
козловица                           1
breakfast cafe                      1
гастро-буфет                        1
песок                               1
кент                                1
pizza24/7                           1
бик кау                             1
surf coffee x amen                  1
золотая лестница                    1
ресторан китайской кухни чуаньюй    1
Name: name, dtype: int64
In [26]:
df[df['chain'] == 1]['name'].value_counts(ascending=True).iloc[:10]
Out[26]:
радуга             1
суши wok           1
китчен             1
tasty thai         1
чайхана-24         1
суши-пицца 312     1
drive              1
роллофф            1
home               1
в своей тарелке    1
Name: name, dtype: int64

Визуально опечаток нет.
Создадим столбец street с названиями улиц из столбца с адресом.

In [27]:
words = ['улица','ул','переулок','шоссе','проспект','площадь','проезд',
         'село','аллея','бульвар','набережная','тупик','линия', 'километр', 'просек', 'мост', 'бульвар', 'проезд']

str_pat = r".*,\s*\b([^,]*?(?:{})\b[^,]*)[,$]+".format("|".join(words))

df["street"] = df["address"].str.extract(str_pat)
In [28]:
df.sample(2)
Out[28]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street
7226 тандыр кафе москва, 1-я курьяновская улица, 22, стр. 1 Юго-Восточный административный округ NaN 55.654473 37.702256 2.7 NaN NaN NaN NaN 1 40.0 1-я курьяновская улица
4883 city space bar & restaurant бар,паб москва, космодамианская набережная, 52, стр. 6 Центральный административный округ пн-чт 17:00–23:00; пт,сб 17:00–00:00; вс 17:00–23:00 55.733463 37.644513 4.7 высокие Средний счёт:2500–5000 ₽ 3750.0 NaN 0 120.0 космодамианская набережная
In [29]:
df['street'].isna().sum()
Out[29]:
155

155 пропусков, посомтрим из за чего они получились

In [30]:
df[df['street'].isna()].iloc[:5]
Out[30]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street
25 в парке вкуснее кофейня москва, парк левобережный Северный административный округ ежедневно, 10:00–21:00 55.878453 37.460028 4.3 NaN NaN NaN NaN 1 NaN NaN
60 чебуречная история кофейня москва, ландшафтный заказник лианозовский Северо-Восточный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.899845 37.570488 4.9 NaN NaN NaN NaN 1 NaN NaN
64 testo мания кофейня москва, лианозовский парк культуры и отдыха Северо-Восточный административный округ ежедневно, 09:00–21:00 55.900058 37.570544 4.1 NaN NaN NaN NaN 0 NaN NaN
73 веранда ресторан москва, парк алтуфьево Северо-Восточный административный округ пн-пт 11:00–22:00; сб,вс 11:00–23:00 55.906875 37.582493 4.2 NaN NaN NaN NaN 1 NaN NaN
137 get and fly ресторан москва, парк ангарские пруды Северный административный округ ежедневно, 09:00–23:00 55.880350 37.530713 4.1 NaN NaN NaN NaN 0 NaN NaN

Часть зведений находится в парках и заказниках, так и укажем в столбце street

In [31]:
df.loc[df['street'].isna() & df['address'].str.contains('парк'), 'street'] = 'находится в парке'
df.loc[df['street'].isna() & df['address'].str.contains('заказник'), 'street'] = 'находится в заказнике'
In [32]:
print(f'Осталось {df["street"].isna().sum()} пропуска, заполним, что нет улицы')

Осталось 92 пропуска, заполним, что нет улицы
In [33]:
df['street'] = df['street'].fillna('нет улицы')

Создадим столбец с обозначением, что заведение работает ежедневно и круглосуточно (24/7)

In [34]:
df['is_24/7'] = df['hours'].str.contains('ежедневно, круглосуточно')

У 536 завдений не указан режим работы, заполним нет данных

In [35]:
df['is_24/7'] = df['is_24/7'].fillna('нет данных')

Вывод: Привели ячейки в порядок, не нашли явных дубликатов а данных нет, добавили два новых столбца

Анализ данных¶

Посмотрим какие категории заведений представлены.

In [36]:
df['category'].value_counts(normalize=True, ascending=False).to_frame()
Out[36]:
category
кафе 0.282893
ресторан 0.243041
кофейня 0.168094
бар,паб 0.091006
пиццерия 0.075303
быстрое питание 0.071734
столовая 0.037473
булочная 0.030454

Построим для наглядности график

In [37]:
t = df['category'].value_counts(ascending=False)

plt.figure(figsize=(15,5))
g = sns.barplot(x=t.index, y=t.values,  palette='Paired')
g.set_xlabel('Тип заведения',fontsize=12)
g.set_ylabel('Количество', fontsize=12)
g.set_title('Количество заведений общественного питания Москвы', fontsize=15)
plt.show()

Большего всего в Москве кафе, далее идут рестораны и кофейни, меньше всего булочных.
Посмотрим на количество посадочных мест. Для начали проанализируем для каких категорий заведений больше всего пропусков, далее посмотрим на распределение количества мест по категориям где данные указаны.

In [38]:
df[df['seats'].isna()]['category'].value_counts(normalize=True, ascending=False)
Out[38]:
кафе               0.321241
ресторан           0.214068
кофейня            0.183329
бар,паб            0.082249
быстрое питание    0.070341
пиццерия           0.057048
столовая           0.041817
булочная           0.029909
Name: category, dtype: float64
In [39]:
t = df[df['seats'].isna()]['category'].value_counts(normalize=True, ascending=False)

plt.figure(figsize=(15,5))
g = sns.barplot(x=t.index, y=t.values,  palette='Paired')
g.set_xlabel('Тип заведения',fontsize=12)
g.set_ylabel('% ', fontsize=12)
g.set_title('Распределение заведений в % которые не указали количество посадочных мест', fontsize=15)
plt.show()

Странно, почти каждое 3-е кафе и каждый 5 ресторан и кофейня не указывают количество посадочных мест.

Посмотрим на распределение посадочных мест в общем

In [40]:
df['seats'].hist(bins=50, color='steelblue',figsize=(15, 5), ec="darkgrey")
print(f"Среднее значение: {df['seats'].mean().round(2)}")
print(f"Медианное значение: {df['seats'].median().round(2)}")
print(f"Минимальное значение: {df['seats'].min().round(2)}")
print(f"Максимальное значение: {df['seats'].max().round(2)}")
plt.title('Распределение посадочных мест', fontsize=15) 
plt.xlabel('количество посадочных мест', fontsize=12) 
plt.ylabel('количество заведений', fontsize=10) 
plt.show() 

Среднее значение: 108.42
Медианное значение: 75.0
Минимальное значение: 0.0
Максимальное значение: 1288.0

Уберем выбросы (5% мест), посомтрим как изменится график

In [41]:
df['seats'].hist(bins=100, range=(0, df['seats'].quantile(0.95)), color='steelblue',figsize=(15, 5), ec="darkgrey")
plt.title('Распределение посадочных мест без выбросов', fontsize=15) 
plt.xlabel('количество посадочных мест', fontsize=12) 
plt.ylabel('количество заведений', fontsize=10) 
plt.show()
In [42]:
print(f"Количество заведений с более 800 посадочных мест {df[df['seats'] > 800]['category'].count()}")

Количество заведений с более 800 посадочных мест 18
In [43]:
print(f"Процент заведений с более 200 посадочных мест {((df[df['seats'] > 200]['category'].count() / df['category'].count()) * 100).round(2)}") 

Процент заведений с более 200 посадочных мест 7.46
In [44]:
df['seats'].value_counts().iloc[:5].to_frame()
Out[44]:
seats
40.0 253
100.0 213
60.0 175
50.0 168
80.0 160

Всего у 18 заведений больше 800 посадочных мест и у 7,5% больше 200.
В основном же в Москве заведения располагают до 100 посадочных мест. Топ 5 - 40, 100, 60, 50, 80.
Давайте посмотрим на распределение количества мест по категориям

In [45]:
t = df.groupby('category')['seats'].agg(['mean', 'median', 'max', 'count']).round(2).reset_index().sort_values(by='mean')
t
Out[45]:
category mean median max count
1 булочная 89.39 50.0 625.0 148
5 пиццерия 94.50 55.0 1288.0 427
3 кафе 97.51 60.0 1288.0 1218
2 быстрое питание 98.89 65.0 1040.0 349
7 столовая 99.75 75.5 1200.0 164
4 кофейня 111.20 80.0 1288.0 751
6 ресторан 121.94 86.0 1288.0 1270
0 бар,паб 124.53 82.5 1288.0 468

Распределение скошено вправо. Среднее значение больше медианы, наблюдается длинный хвост.

У 5 категорий из 8 максимальное значение посадочных мест 1288, давайте посмотрим сколько таких заведений и где они находятся.

In [46]:
df[df['seats'] == 1288.0]
Out[46]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street is_24/7
6518 delonixcafe ресторан москва, проспект вернадского, 94, корп. 1 Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.652577 37.475730 4.1 высокие Средний счёт:1500–2000 ₽ 1750.0 NaN 0 1288.0 проспект вернадского True
6524 ян примус ресторан москва, проспект вернадского, 121, корп. 1 Западный административный округ пн-чт 12:00–00:00; пт,сб 12:00–02:00; вс 12:00–00:00 55.657166 37.481519 4.5 выше среднего Средний счёт:1500 ₽ 1500.0 NaN 1 1288.0 проспект вернадского False
6574 мюнгер пиццерия москва, проспект вернадского, 97, корп. 1 Западный административный округ пн-пт 08:00–21:00; сб,вс 10:00–21:00 55.667505 37.491001 4.8 NaN NaN NaN NaN 1 1288.0 проспект вернадского False
6641 one price coffee кофейня москва, проспект вернадского, 84, стр. 1 Западный административный округ ежедневно, 08:30–20:00 55.665129 37.478635 4.3 NaN NaN NaN NaN 1 1288.0 проспект вернадского False
6658 гудбар бар,паб москва, проспект вернадского, 97, корп. 1 Западный административный округ пн-пт 11:00–23:00; сб,вс 13:00–23:00 55.667327 37.490601 4.1 средние Средний счёт:700 ₽ 700.0 NaN 0 1288.0 проспект вернадского False
6684 пивной ресторан бар,паб москва, проспект вернадского, 121, корп. 1 Западный административный округ NaN 55.657133 37.481508 4.5 NaN NaN NaN NaN 0 1288.0 проспект вернадского нет данных
6690 японская кухня ресторан москва, проспект вернадского, 121, корп. 1 Западный административный округ NaN 55.657255 37.481547 4.4 NaN NaN NaN NaN 1 1288.0 проспект вернадского нет данных
6771 точка кафе москва, проспект вернадского, 84, стр. 1 Западный административный округ NaN 55.665634 37.477830 4.7 NaN NaN NaN NaN 1 1288.0 проспект вернадского нет данных
6807 loft-cafe академия кафе москва, проспект вернадского, 84, стр. 1 Западный административный округ пн-пт 09:00–20:00; сб 09:00–16:00 55.665142 37.478603 3.6 NaN NaN NaN NaN 0 1288.0 проспект вернадского False
6808 яндекс лавка ресторан москва, проспект вернадского, 51, стр. 1 Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.672580 37.507753 4.0 NaN NaN NaN NaN 1 1288.0 проспект вернадского True
6838 alternative coffee кофейня москва, проспект вернадского, 41, стр. 1 Западный административный округ пн-пт 09:00–21:00; сб,вс 09:00–22:00 55.673128 37.502992 4.3 NaN NaN NaN NaN 0 1288.0 проспект вернадского False

Странно, что все они на одной улице, думаю тут какая-то ошибка, предлагаю посмотреть на распределение посадочных мест убрать 5% выбросов, это поможет нам построить более реалистичную модель.
Построим два графика по среднему и медиане

In [47]:
number_seats = df[df['seats'] < df['seats'].quantile(0.95)]
number_seats = (number_seats.groupby('category')['seats']
         .agg(['mean', 'median', 'max', 'count']).round(2).reset_index().sort_values(by='mean'))
number_seats
Out[47]:
category mean median max count
3 кафе 78.55 56.0 306.0 1163
5 пиццерия 79.01 50.0 300.0 410
1 булочная 79.76 48.5 300.0 144
7 столовая 81.38 72.0 300.0 157
2 быстрое питание 85.74 60.0 306.0 335
4 кофейня 89.96 70.0 306.0 712
0 бар,паб 94.82 80.0 306.0 436
6 ресторан 99.89 80.0 306.0 1196
In [48]:
plt.figure(figsize=(15,5))
ax = sns.barplot(x=number_seats['category'], 
                 y=number_seats['mean'], 
                 data = number_seats,
                 palette='Paired')
ax.set_xlabel('Тип заведения',fontsize=12)
ax.set_ylabel('Количество мест ', fontsize=12)
ax.set_title('Среднее количество мест по заведениям ', fontsize=15)
plt.show()
In [49]:
number_seats = number_seats.sort_values(by='median')
plt.figure(figsize=(15,5))
g = sns.barplot(x=number_seats['category'], y=number_seats['median'], palette='Paired')
g.set_xlabel('Тип заведения',fontsize=12)
g.set_ylabel('Количество мест ', fontsize=12)
g.set_title('Медианное количество мест по заведениям ', fontsize=15)
plt.show()

Ожидаем в ресторанах и барах посадочных мест больше, чем в других категориях

Посмотрим на распределение сетевых и несетевых заведений в Москве

In [50]:
df_chain = df.groupby('chain').agg(count=('name','count')).reset_index()
plt.figure(figsize=(7, 7))


plt.pie(df_chain['count'],
        labels=df_chain['chain'].map({True: 'сетевые заведения', False: 'несетевые заведения'}), 
        colors=['steelblue', 'cadetblue'],
        explode = (0.1, 0), 
        autopct='%1.1f%%',
        counterclock=False, 
        shadow=True)
plt.title('СООТНОШЕНИЕ СЕТЕВЫХ И НЕСЕТЕВЫХ ЗАВЕДЕНИЙ',fontsize=14)
plt.show()

Около 40% заведений в Москве являются сетевыми.
Посмотрим какие заведения чаще бывают сетевыми

In [51]:
chain_category = df.pivot_table(index='category', values = 'name', columns= 'chain', aggfunc = 'count').reset_index()
chain_category.columns =  ['категория', 'несетевые', 'сетевые']
chain_category['всего'] = chain_category[['несетевые', 'сетевые']].sum(axis=1)
chain_category['пропорция'] = np.round(chain_category['сетевые'] / chain_category['несетевые'], 2)
(chain_category.sort_values(by='несетевые').style.set_caption('Распределение заведений по категориям')
    .set_table_styles([{'selector': 'caption', 
                     'props': [('color', 'black'), ('font-size', '15px')]
                     }])).set_precision(2)
Out[51]:
Распределение заведений по категориям
категория несетевые сетевые всего пропорция
1 булочная 99 157 256 1.59
7 столовая 227 88 315 0.39
5 пиццерия 303 330 633 1.09
2 быстрое питание 371 232 603 0.63
0 бар,паб 596 169 765 0.28
4 кофейня 693 720 1413 1.04
6 ресторан 1313 730 2043 0.56
3 кафе 1599 779 2378 0.49

Визуализируем для наглядности

In [52]:
plt.figure(figsize=(15,5))
g = sns.histplot(x='category', data=df, hue='chain')
g.set_xlabel('Тип заведения',fontsize=12)
g.set_ylabel('Количество заведений ', fontsize=12)
g.set_title('Распределение заведений по категориям', fontsize=15)
plt.legend(['сетевые', 'несетевые'], title='Категория')
plt.show()

В Москве почти поровну кафе и ресторанов, булочные чаще бывают сетевыми а вот баров больше несетевых.
Найдем топ-15 популярных сетей в Москве.

In [53]:
chain = df[df['chain'] == 1].groupby('name')['name'].agg('count').sort_values(ascending=False).iloc[:15]
chain.head
Out[53]:
<bound method NDFrame.head of name
шоколадница                            120
домино'с пицца                          76
додо пицца                              74
one price coffee                        71
яндекс лавка                            69
cofix                                   65
prime                                   50
хинкальная                              44
кофепорт                                42
кулинарная лавка братьев караваевых     39
теремок                                 38
чайхана                                 37
буханка                                 32
cofefest                                32
му-му                                   27
Name: name, dtype: int64>
In [54]:
chain.rename(index={'кулинарная лавка братьев караваевых':'кулинарная лавка\n братьев караваевых'}, inplace= True )

plt.figure(figsize=(15,5))
g = sns.barplot(x=chain.index, y=chain.values,  palette='Paired')
g.set_xlabel('Название сети',fontsize=12)
g.set_ylabel('Количество ', fontsize=12)
g.set_title('Топ-15 популярных сетей в Москве', fontsize=15)
plt.xticks(rotation=70)
plt.show()

Все заведения, представленные на графике считаются бюджетными в своей категории

Посмотрим к каким категориям относятся эти заведения.

In [55]:
chain_category = list(chain.index)
chain_category_df = df.query('name in @chain_category')
In [56]:
plt.figure(figsize=(15,5))
g = sns.countplot(x='category',  data = chain_category_df, palette='Paired', 
                  order = chain_category_df['category'].value_counts().index)
g.set_xlabel('Категория заведения',fontsize=12)
g.set_ylabel('Количество ', fontsize=12)
g.set_title('Категории топ-15 сетей в Москве', fontsize=15)
plt.xticks(rotation=70)
plt.show()

Из топ-15 сетей, большая часть относится к кофейням.

Посмотрим как распределены заведения по округам

In [57]:
district = df.groupby(['district','category'])['name'].agg({'count'}).sort_values(by='count',ascending=False).reset_index()
district['total'] = district.groupby('district')['count'].transform('sum')
district = district.sort_values(by=['total', 'count'], ascending=[False, False])
district
Out[57]:
district category count total
0 Центральный административный округ ресторан 670 2242
1 Центральный административный округ кафе 464 2242
2 Центральный административный округ кофейня 428 2242
3 Центральный административный округ бар,паб 364 2242
23 Центральный административный округ пиццерия 113 2242
... ... ... ... ...
54 Северо-Западный административный округ пиццерия 40 409
60 Северо-Западный административный округ быстрое питание 30 409
67 Северо-Западный административный округ бар,паб 23 409
68 Северо-Западный административный округ столовая 18 409
71 Северо-Западный административный округ булочная 12 409

72 rows × 4 columns

In [58]:
fig = px.bar(district, x='district', y='count', 
             width = 950, height = 550, color='category', text='count')
fig.update_xaxes(tickangle=30)
fig.update_layout(
    title='Общее количество заведений и количество заведений каждой категории по округам',
    xaxis_title= '',
    yaxis_title='Количество заведений')
fig.update_traces( textfont_size = 12 ,  textangle = 0,  textposition = "outside" ,  cliponaxis = False ) 
fig.show()

В датасете представлено 9 округов Москвы, больше всего заведений в Центральный административный округ .
Он по количеству заведений более чем в два раза превосходит другие.
Посмотрим на распределение средних рейтингов по категориям заведений

In [59]:
print(f" Средний рейтинг у заведений в Москве : {df['rating'].mean().round(2)}")

 Средний рейтинг у заведений в Москве : 4.23
In [60]:
rating =(df.groupby('category')['rating'].agg({'count', 'mean'})
     .sort_values(by='mean',ascending=False).reset_index())

(rating.style.background_gradient(cmap='Blues', subset='mean').set_precision(3)
     .set_caption('Средний рейтинг по категориям:')
     .set_table_styles([{'selector': 'caption', 'props': [('color', 'black'), ('font-size', '14px')]
                     }]))
Out[60]:
Средний рейтинг по категориям:
category count mean
0 бар,паб 765 4.388
1 пиццерия 633 4.301
2 ресторан 2043 4.290
3 кофейня 1413 4.277
4 булочная 256 4.268
5 столовая 315 4.211
6 кафе 2378 4.124
7 быстрое питание 603 4.050
In [61]:
plt.figure(figsize=(15,5))
ax = sns.barplot(x = 'category', 
                 y = 'mean', 
                 data = rating,
                 palette='Paired')
ax.set_xlabel('Тип заведения',fontsize=12)
ax.set_ylabel('рейтинг', fontsize=12)
ax.set_title('Средний рейтинг по категориям заведений', fontsize=15)
plt.show()

Средний рейтинг заведений в Москве не сильно отличается по категориям и составляет 4.23 бала.
Посмотрим на средний рейтинг заведений по округам.

In [62]:
plt.figure(figsize=(15,5))

g = sns.boxplot(x='category', y='rating', data=df)
g.set_xlabel('Категория', fontsize=16)
g.set_ylabel('Рейтинг', fontsize=16)
g.set_title('Рейтинг по категориям заведения', fontsize=20)
plt.show()

Уберем выбросы и построим еше раз

In [63]:
t  = df[df['rating'] > df['rating'].quantile(0.05)]
plt.figure(figsize=(15,5))

g = sns.boxplot(x='category', y='rating', data=t)
g.set_xlabel('Категория', fontsize=16)
g.set_ylabel('Рейтинг', fontsize=16)
g.set_title('Рейтинг по категориям заведения', fontsize=20)
plt.show()

Хорошо, что построили ящик с усами .
Хоть показатели среднего рейтинга по категориям очень схожи, мы видим что у баров как правило средняя оценка выше, у кафе и ресторанов чаще всего встречаются минимальные оценки(выбросы).
У заведений быстро питания самый большой размах усов(много значений сосредоточены в диапазоне 3,5-5)

In [64]:
rating_df = df.groupby('district', as_index=False)['rating'].agg('mean').sort_values(by= 'rating', ascending=False)
(rating_df.style.background_gradient(cmap='Blues', subset='rating').set_precision(3)
     .set_caption('Средний рейтинг по округам:')
     .set_table_styles([{'selector': 'caption', 'props': [('color', 'black'), ('font-size', '14px')]
                     }]))
Out[64]:
Средний рейтинг по округам:
district rating
5 Центральный административный округ 4.378
2 Северный административный округ 4.240
4 Северо-Западный административный округ 4.209
8 Южный административный округ 4.184
1 Западный административный округ 4.182
0 Восточный административный округ 4.174
7 Юго-Западный административный округ 4.173
3 Северо-Восточный административный округ 4.148
6 Юго-Восточный административный округ 4.101

Постройим фоновую картограмму (хороплет) со средним рейтингом заведений каждого округа.

In [65]:
# загружаем JSON-файл с границами округов Москвы
with open('csv/admin_level_geomap.geojson', 'r', encoding='utf8') as f:
    geo_json = json.load(f)
In [66]:
# загружаем JSON-файл с границами округов Москвы
#state_geo = 'csv/admin_level_geomap.geojson'
In [67]:
# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
    geo_data=geo_json,
    data=rating_df,
    columns=['district', 'rating'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='Blues',
    fill_opacity=0.8,
    legend_name='Медианный рейтинг заведений по районам',
).add_to(m)


# выводим карту
m
Out[67]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

На карте видно что заведения с наивысшим рейтингом находятся в центральном округе.
Отобразим все заведения датасета на карте Москвы

In [68]:
# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
# создаём пустой кластер, добавляем его на карту
marker_cluster = MarkerCluster().add_to(m)

# пишем функцию, которая принимает строку датафрейма,
# создаёт маркер в текущей точке и добавляет его в кластер marker_cluster
def create_clusters(row):
    Marker(
        [row['lat'], row['lng']],
        popup=f"{row['name']} {row['rating']}",
    ).add_to(marker_cluster)

# применяем функцию create_clusters() к каждой строке датафрейма
df.apply(create_clusters, axis=1)

loc = 'Расположение заведений на карте'
title_html = '''
             <h3 align="center" style="font-size:20px"><b>{}</b></h3>
             '''.format(loc)
m.get_root().html.add_child(folium.Element(title_html))

# выводим карту
m
Out[68]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Найдием топ-15 улиц по количеству заведений

In [69]:
top_streets = df.groupby('street')['street'].agg({'count'}).reset_index().sort_values(by='count', ascending=False).iloc[0:16]
print(f" На 15 улицах находится: {top_streets['count'].sum()}, ниже список на какой улице, сколько заведений")
top_streets

 На 15 улицах находится: 1343, ниже список на какой улице, сколько заведений
Out[69]:
street count
811 проспект мира 184
815 профсоюзная улица 122
808 проспект вернадского 108
536 ленинский проспект 107
534 ленинградский проспект 95
643 нет улицы 92
387 дмитровское шоссе 88
468 каширское шоссе 77
318 варшавское шоссе 75
535 ленинградское шоссе 69
555 люблинская улица 60
639 находится в парке 60
1042 улица вавилова 55
528 кутузовский проспект 54
1199 улица миклухо-маклая 49
822 пятницкая улица 48

Удалим из списка нет улицы. Посмотрим в каких категориях представлены заведения.

In [70]:
top_streets = top_streets[top_streets['street'] != 'нет улицы']
In [71]:
top_streets = top_streets['street']
In [72]:
name_top_streets = df.query('street in @top_streets')
In [73]:
df_top_streets = name_top_streets.groupby(['street','category'])['name'].agg({'count'}).sort_values(by='count',ascending=False).reset_index()
df_top_streets['total'] = df_top_streets.groupby('street')['count'].transform('sum')
df_top_streets = df_top_streets.sort_values(by=['total', 'count'], ascending=[False, False])
df_top_streets['percent'] = np.round(df_top_streets['count'] / df_top_streets['total'] * 100, 2)
df_top_streets
Out[73]:
street category count total percent
0 проспект мира кафе 53 184 28.80
1 проспект мира ресторан 45 184 24.46
2 проспект мира кофейня 36 184 19.57
18 проспект мира быстрое питание 21 184 11.41
39 проспект мира бар,паб 12 184 6.52
... ... ... ... ... ...
58 пятницкая улица кафе 7 48 14.58
61 пятницкая улица кофейня 6 48 12.50
83 пятницкая улица пиццерия 3 48 6.25
88 пятницкая улица булочная 3 48 6.25
104 пятницкая улица быстрое питание 2 48 4.17

112 rows × 5 columns

Для наглядности отрисуем на графике

In [74]:
fig = px.bar(df_top_streets, x='street', y='count', 
             width = 950, height = 550, color='category', text='count')
fig.update_xaxes(tickangle=30)
fig.update_layout(
    title='Общее количество заведений и количество заведений каждой категории на 15 улицах Москвы',
    xaxis_title= '',
    yaxis_title='Количество заведений')
fig.update_traces( textfont_size = 12 ,  textangle = 0,  textposition = "outside" ,  cliponaxis = False ) 
fig.show()

Больше всего заведений находится на проспекте Мира (184 шт).

Найдём улицы, на которых находится только один объект общепита.

In [75]:
one_name_streets = df.groupby('street')['street'].agg({'count'}).reset_index().sort_values(by='count', ascending=True)
one_name_streets = one_name_streets[one_name_streets['count'] == 1]
one_name_streets = one_name_streets ['street']
In [76]:
min_streets = df.query('street in @one_name_streets')
print( f"По одному заведению на улице находится: {len(min_streets)} заведений.")

По одному заведению на улице находится: 430 заведений.

Посомтрим на распределение по категориям

In [77]:
df_min_streets = min_streets.groupby(['category'])['name'].agg({'count'}).sort_values(by='count',ascending=False).reset_index()
df_min_streets['percent'] = np.round(df_min_streets['count'] / len(min_streets) * 100, 2)
df_min_streets
Out[77]:
category count percent
0 кафе 148 34.42
1 ресторан 88 20.47
2 кофейня 77 17.91
3 бар,паб 40 9.30
4 столовая 36 8.37
5 быстрое питание 18 4.19
6 пиццерия 14 3.26
7 булочная 9 2.09
In [78]:
plt.figure(figsize=(15,5))
ax = sns.barplot(x = 'category', 
                 y = 'count', 
                 data = df_min_streets,
                 palette='Paired')
ax.set_xlabel('Тип заведения',fontsize=12)
ax.set_ylabel('Количество', fontsize=12)
ax.set_title('Распределение по категориям где заведение единственное на улице', fontsize=15)
plt.show()

Если на улице находится только одно заведение, то с вероятность в 35% это будет кафе.
Посомтрим на средний рейтинг эьих заведений и распределение по районам.

In [79]:
print(f"Средний рейтинг заведений: {min_streets['rating'].mean().round(2)}")

Средний рейтинг заведений: 4.25
In [80]:
t = min_streets.groupby('district')['name'].count().sort_values()
t
Out[80]:
district
Юго-Западный административный округ         17
Северо-Западный административный округ      19
Юго-Восточный административный округ        33
Южный административный округ                37
Западный административный округ             38
Северный административный округ             48
Северо-Восточный административный округ     49
Восточный административный округ            54
Центральный административный округ         135
Name: name, dtype: int64

Представлены все категории заведений, больше всего заведений в Центральном административном округе.
Давайте посмотрим на расположение заведений на карте Москвы

In [81]:
# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
# создаём пустой кластер, добавляем его на карту
marker_cluster = MarkerCluster().add_to(m)

# пишем функцию, которая принимает строку датафрейма,
# создаёт маркер в текущей точке и добавляет его в кластер marker_cluster
def create_clusters(row):
    Marker(
        [row['lat'], row['lng']],
        popup=f"{row['name']} {row['rating']}",
    ).add_to(marker_cluster)

# применяем функцию create_clusters() к каждой строке датафрейма
min_streets.apply(create_clusters, axis=1)

loc = 'Расположение заведений, которые единственные на улице'
title_html = '''
             <h3 align="center" style="font-size:20px"><b>{}</b></h3>
             '''.format(loc)
m.get_root().html.add_child(folium.Element(title_html))

# выводим карту
m
Out[81]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Визуально заведения распределены равномерно, представлены все категории и имеют средний рейтинг такой же как и все заведения в Москве. Каких то особенностей в этим заведениях не выявлено.

In [82]:
middle_avg_bill = (df.groupby('district')['middle_avg_bill'].agg({'median'}).reset_index()
                   .sort_values(by='median', ascending=False))
(middle_avg_bill.style.background_gradient(cmap='Blues', subset='median').set_precision(3)
     .set_caption('Медианная цена среднего чека по округам:')
     .set_table_styles([{'selector': 'caption', 'props': [('color', 'black'), ('font-size', '14px')]
                     }]))
Out[82]:
Медианная цена среднего чека по округам:
district median
1 Западный административный округ 1000.000
5 Центральный административный округ 1000.000
4 Северо-Западный административный округ 700.000
2 Северный административный округ 650.000
7 Юго-Западный административный округ 600.000
0 Восточный административный округ 575.000
3 Северо-Восточный административный округ 500.000
8 Южный административный округ 500.000
6 Юго-Восточный административный округ 450.000

Построим фоновую картограмму (хороплет) с медианной ценой среднего чека каждого округа.

In [83]:
# загружаем JSON-файл с границами округов Москвы
state_geo = '/datasets/admin_level_geomap.geojson'
# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
    geo_data=geo_json,
    data=middle_avg_bill,
    columns=['district', 'median'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='Blues',
    fill_opacity=0.8,
    legend_name='Медианный рейтинг заведений по районам',
).add_to(m)


# выводим карту
m
Out[83]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Самые дорогие заведения находятся в Западном и Центральном административный округе,
самые дешевые в Юго-Восточном административном округе

Вывод: В Москве более 5000 заведений питания, большего всего ресторанов и кафе. Как правило заведения имеют до 100 посадочных мест.
Порядка 40% заведений сетевые, почти поровну кафе и пиццерий по отношению сетевые/несетевые, а вот булочных больше сетевых.
Есть улицы на которых представлено 180 заведений, но есть так же и где всего одно.
Средний рейтинг заведений в Москве 4,2. Самые дорогие заведения расположены в Центральном и Западном округе.
Центральный округ по количеству заведений более чем в два раза превосходит остальные районы.

Детализируем исследование: открытие кофейни¶

Псомотрим сколько всего кофеен в Москве и в каких районах они представелны.

In [84]:
coffee_pivot =  df[df['category'] == 'кофейня'].pivot_table(index='district', columns = 'chain' , values='name', aggfunc='count', margins=True).reset_index()
coffee_pivot.columns =  ['округ', 'несетевые', 'сетевые', 'всего']
coffee_pivot = coffee_pivot.sort_values(by='всего')
coffee_pivot
Out[84]:
округ несетевые сетевые всего
4 Северо-Западный административный округ 28 34 62
6 Юго-Восточный административный округ 60 29 89
7 Юго-Западный административный округ 46 50 96
0 Восточный административный округ 54 51 105
8 Южный административный округ 65 66 131
1 Западный административный округ 57 93 150
3 Северо-Восточный административный округ 80 79 159
2 Северный административный округ 96 97 193
5 Центральный административный округ 207 221 428
9 All 693 720 1413

Для наглядности построим график

In [85]:
coffee_pivot[['округ', 'несетевые', 'сетевые']][:-1].plot(x='округ', kind='bar', figsize=(15,5), color =['steelblue', 'cadetblue'])
plt.title( 'Распределение кафе по округам', fontsize=15)
plt.xlabel('Cобытие', fontsize=12), 
plt.ylabel('Количество', fontsize=12) 
plt.xticks(rotation=70)
plt.show()

Больше всего кофеен в Центральном районе, так же на графике можно заметить что в Юго-Восточном административном округе в два раза больше несетевых кафе, а в Западном наоборот сетевые представлены лучше.
Проверим есть ли круглосуточные кофейни.

In [86]:
coffee = df[df['category'] == 'кофейня'].copy()
In [87]:
print(f"Круголсуточных заведений: {len(coffee[coffee['is_24/7'] == True])}")

Круголсуточных заведений: 59

Посмотрим сколько из них не являются сетевыми

In [88]:
coffee[coffee['is_24/7'] == True].groupby('chain')['name'].agg({'count'}).reset_index()
Out[88]:
chain count
0 0 9
1 1 50

Из 1413 кофеен всего 59 работают круглосуточно, из них только 9 несетевые.
Давайте посмотрим на расположение всех кофеен в Москве

In [89]:
# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
# создаём пустой кластер, добавляем его на карту
marker_cluster = MarkerCluster().add_to(m)

# пишем функцию, которая принимает строку датафрейма,
# создаёт маркер в текущей точке и добавляет его в кластер marker_cluster
def create_clusters(row):
    Marker(
        [row['lat'], row['lng']],
        popup=f"{row['name']} {row['rating']}",
    ).add_to(marker_cluster)

# применяем функцию create_clusters() к каждой строке датафрейма
coffee.apply(create_clusters, axis=1)

loc = 'Расположение заведений на карте'
title_html = '''
             <h3 align="center" style="font-size:20px"><b>{}</b></h3>
             '''.format(loc)
m.get_root().html.add_child(folium.Element(title_html))

# выводим карту
m
Out[89]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
In [90]:
print(f"Средний рейтинг кофеен: {coffee['rating'].mean().round(2)}")

Средний рейтинг кофеен: 4.28
In [91]:
coffee_rating = coffee.groupby('district')['rating'].agg({'count', 'mean'}).reset_index().sort_values(by='mean', ascending=False)
(coffee_rating.style.background_gradient(cmap='Blues', subset='mean').set_precision(3)
     .set_caption('Средний рейтинг кофеен по округам:')
     .set_table_styles([{'selector': 'caption', 'props': [('color', 'black'), ('font-size', '14px')]
                     }]))
Out[91]:
Средний рейтинг кофеен по округам:
district count mean
5 Центральный административный округ 428 4.336
4 Северо-Западный административный округ 62 4.326
2 Северный административный округ 193 4.292
7 Юго-Западный административный округ 96 4.283
0 Восточный административный округ 105 4.283
8 Южный административный округ 131 4.233
6 Юго-Восточный административный округ 89 4.226
3 Северо-Восточный административный округ 159 4.217
1 Западный административный округ 150 4.195

Добавим в нашу табличку цену за чашку капучино

In [92]:
t = coffee.groupby('district').agg({'rating':['count', 'mean'], 'middle_coffee_cup' : ['mean', 'median']}).reset_index()
t.columns = ['округ', 'колиечство', 'рейтинг', 'среднее', 'медиана']
t = t.sort_values(by='среднее', ascending=False)
t.style.background_gradient(cmap='Blues').set_precision(3)
Out[92]:
округ колиечство рейтинг среднее медиана
1 Западный административный округ 150 4.195 189.939 189.000
5 Центральный административный округ 428 4.336 187.519 190.000
7 Юго-Западный административный округ 96 4.283 184.176 198.000
0 Восточный административный округ 105 4.283 174.024 135.000
2 Северный административный округ 193 4.292 165.789 159.000
4 Северо-Западный административный округ 62 4.326 165.524 165.000
3 Северо-Восточный административный округ 159 4.217 165.333 162.500
8 Южный административный округ 131 4.233 158.488 150.000
6 Юго-Восточный административный округ 89 4.226 151.088 147.500
In [93]:
plt.figure(figsize=(15, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)

sns.barplot(data=t , x = 'округ', y='среднее', palette='mako')
plt.title( 'Распределение цены по округам', fontsize=15)
plt.xlabel('', fontsize=12), 
plt.ylabel('цена', fontsize=12) 
plt.xticks(rotation=70)

plt.subplot(1, 2, 2)

sns.barplot(data=t , x = 'округ', y='рейтинг', palette='mako')
plt.title( 'Распределение рейтинга по округам', fontsize=15)
plt.xlabel('', fontsize=12), 
plt.ylabel('ркйтинг', fontsize=12) 
plt.xticks(rotation=70)


plt.show()
In [94]:
print(f"Разница в средней цене чашки капучино по округам достигает: {(t['среднее'].min() / t['среднее'].max() * 100).round(2)}%")

Разница в средней цене чашки капучино по округам достигает: 79.55%

Вывод: В Москве 1400 кофеен, в соотношении 50/50 сетевые/несетевые. Больше всего в ЦАО (400шт) меньше всего в СЗАО.
Круглосуточных заведений всего 59, средний рейтинг 4,28 что соответствует среднему рейтингу всех заведений в Москве.
Средняя стоимость чашки капучино в зависимости от округа составляет 150-190руб.

Ссылка на презентацию

Общий вывод¶

Для инвесторов из фонда «Shut Up and Take My Money» мы провели исследования рынка заведений общественного питания в Москве. Нам доступны данные сервисов Яндекс Карты и Яндекс Бизнес на лето 2022г. В результате исследования установили:

  • В Москве 8406 заведений общественного питания из них около 40% сетевые заведения.
  • Большего всего в Москве кафе, далее идут рестораны и кофейни, меньше всего булочных.
  • Почти каждое 3-е кафе и каждый 5 ресторан и кофейня не указывают количество посадочных мест.
  • Есть улицы где находится более 100 заведений, но есть и где только одно.
  • Как правило заведения располагают до 100 посадочных мест, но есть где количество мест превышает 800.
  • Булочные чаще бывают сетевыми, а вот баров больше несетевых.
  • Больше всего заведений в Центральный административный округ
  • Средний рейтинг заведений в Москве не сильно отличается по категориям и составляет 4.23 бала.
  • Средний чек находится в диапазоне 500-100 и зависит от округа. Самый дорогой ЦАО

Отдельное исследование по кофейням:

  • 1413 заведений их них 428 находится в ЦАО и всего 62 в СЗАО
  • 720 сетевые, 693 несетевые
  • ЮВО в два раза больше несетевых кофеен.
  • Круглосуточных заведений 59 из них только 9 несетевые
  • В среднем 97 посадочных мет, медианное значение 60
  • Средняя стоимость чашки капучино в зависимости от округа составляет 150-190руб

Как правило владельцы сетевого бизнеса точно знают где и какого формата заведение открыть. Мы можем заметить, в ЗАО сеток в два раза больше чем обычных кофеен, при этом у этого округа самый низкий рейтинг и самый дорогой кофе.
Инвесторам из фонда Shut Up and Take My Money мы можем рекомендовать открыть кофейню в ЗАО. Это должно быть помещение на 50-60 посадочных мест и стоимостью чашки капучино до 180 руб. Обязательно стоит отслеживать рейтинг заведения и рассмотреть возможность круглосуточной работы.

Чек-лист готовности проекта

  • Замените названия столбцов на удобные для вас
  • Проверьте пропуски и типы данных. Откорректируйте, если нужно
  • Создайте столбец street с названиями улиц из столбца с адресом.
  • Создайте столбец is_24/7 с обозначением, что заведение работает ежедневно и круглосуточно (24/7)
  • Какие категории заведений представлены в данных?
  • Исследуйте количество посадочных мест в местах по категориям
  • Рассмотрите и изобразите соотношение сетевых и несетевых заведений в датасете. Каких заведений больше?
  • Какие категории заведений чаще являются сетевыми? Исследуйте данные и ответьте на вопрос графиком.
  • Сгруппируйте данные по названиям заведений и найдите топ-15 популярных сетей в Москве.
  • Какие административные районы Москвы присутствуют в датасете?
  • Визуализируйте распределение средних рейтингов по категориям заведений. Сильно ли различаются усреднённые рейтинги в разных типах общепита?
  • Постройте фоновую картограмму (хороплет) со средним рейтингом заведений каждого района
  • Отобразите все заведения датасета на карте с помощью кластеров средствами библиотеки folium.
  • Найдите топ-15 улиц по количеству заведений.
  • Найдите улицы, на которых находится только один объект общепита. Что можно сказать об этих заведениях?
  • Значения средних чеков заведений хранятся в столбце middle_avg_bill
  • Необязательное задание: проиллюстрируйте другие взаимосвязи, которые вы нашли в данных
  • Соберите наблюдения по вопросам выше в один общий вывод.
  • Сколько всего кофеен в датасете? В каких районах их больше всего, каковы особенности их расположения?
  • Есть ли круглосуточные кофейни?
  • Какие у кофеен рейтинги? Как они распределяются по районам?
  • На какую стоимость чашки капучино стоит ориентироваться при открытии и почему?
  • Общий вывод